가브리엘의 암호화폐

IXO™ 2024 Ultimate Web3 Roadshow에서 용 (Yong) 에이엠 매니지먼트 기술총괄 (AM Management, Tech Lead)가 “AI Quant & Digital Asset Market”를 주제로 AI를 이용한 투자분석 엔진 활용에 대해 강연했다.

전통 금융 시장에서의 자산운용은 인간이 직접 차트나 뉴스, 데이터 애널라이징을 통해 자료를 수집한 뒤 이론을 증명하고, 기술과 기술적, 통계적 분석을 통해 불완전한 매매 원칙을 선정하고 운영하였다.

이후에는 룰 베이스 로직을 만들어서 이론을 적용하고 규칙을 분석하여 매수, 매도 알고리즘을 개발하고, 백테스킹을 진행하는 과정을 정해진 규칙에 따라 진행됐었다.

AI 퀀트는 이 단계를 지나서 세밀해지고 디테일해졌으며 , 인텔리전스를 많이 사용하는 방식을 택하고 있다.

이제는 데이터 수집도 인간이 어떤 데이터를 수집할지 선택하는 게 아니라, AI가 모든 데이터를 수집하고 커스터마이징해서 데이터를 선정하는 과정과 알고리즘을 생성하고, 데이터와 실제 시장의 수익률을 비교 분석해서 알고리즘 자체, 즉 알파를 직접 찾는 AI를 적용하고 있다.

이후 포트폴리오를 만들어서 공적 자산 배분 AI를 통해 자산 배분까지 AI가 직접 진행하는 모습으로 발전했다.

사례로 전통 시장에서는 KB증권 : 다이렉트 인덱싱 포트폴리오/ SKCNC – AI 자산 배분 모델과 주문집행 엔진을 개발하고 있다.

AI는 자산운용 시장에 굉장히 밀접하게 반영되어 있고, 우리가 맞닥뜨려야 될 현재의 금융이다.

AM 매니지먼트의 AI 퀀트

1. 동적 자산 배분

모던 포트폴리오 이론 (Modern Portfolio Theory,MPT)를 적용하여 자산 배분 알고리즘을 개발하여 AI로 운영하고 있다.

개별 전력 성능 평가와 전략 클러스터링, 포트폴리오 생성 단계를 거치는데, 기존 전통 금융 시장과 다르게 전략 자체를 포트폴리오로 구성해서 자산 배분을 진행한다는 것이 가장 큰 차이점이다.

개별전략 성능 평가는 시계열 단위로 나누어 데이터 세트를 구축한 다음에 여러 전략에 대해서 단일 전략 퍼포먼스를 분석한다.

전략 클러스터링은 각 전략에 대한 퍼포먼스와 시장에 대한 벤치마크를 통해서 유의미하고 서로 연관성 있는 전략별로 그룹화를 진행한다.

클러스터링 된 전략들은 각 클러스터링 별로 유사한 전략들끼리 분포하게 되고, 서로 다른 그룹별로 포트폴리오를 생성하는 것이 동적 자산 배분의 큰 특징이다.

클러스터링은 N개의 전략을 수집한 다음 유사한 전략끼리 그룹화하고, 그 그룹화 안에서도 세분된 클러스터링을 진행한다.

이렇게 클러스터링 된 전략들은 서로 다른 포트폴리오로 구성되어 동적 자산 배분이 진행되고, 전략별로 구성된 포트폴리오는 단일 전략을 운영하는 것보다 MDD (Max Draw Down, 최대 손실) 개선과 안정적인 퍼포먼스를 기대할 수 있는 효과를 보인다.

2. 주문집행 엔진

주문집행은 여러분들이 거래소에서 매수와 매도를 누르는 행위 자체를 말한다.

AI가 직접 가장 효율적인 방법으로 주문을 제출하고 체계화시키는 것을 주문집행 엔진이다.

우선 실시간 빅데이터를 모니터링하고 분석합니다. 이때 최대한 실제 거래소 거래 데이터와 레이턴시를 최소화하는 솔루션을 적용하여 실시간 모니터링과 분석을 진행한다.

수집된 데이터는 RDB에 저장하지 않고 빠른 처리 속도를 위해, 유의미한 데이터만 저장하기 위해 메모리 DB에 저장된다. 고객의 아이디와 연결하여 저장되고, 유의미한 자료들 분석한다.

이후 유효한 주문 효과의 변동성을 분석한다.

허매도, 허매수라고 표현하는 노이즈있는 주문이 아니라 실제로 거래가 체결되는 데이터들을 수집해서 그 변동성을 분석한다.

마지막으로 주문집행 결심에는 변동성이 클 때와 크지 않을 때 두 가지 케이스가 있다.

변동성이 크게 나타난다고 예상하게 되면, 지정가 주문과 시장가 주문의 밸런스를 조정한다.

변동성이 작으면 호가창이 두껍게 형성되기 때문에 지정가 주문을 늘리고 시장가 주문을 줄인다.

변동성이 증가하면 시장가 주문을 올리고 지정가 주문을 줄인다. 내가 주문한 가격과 체결 가격의 오차를 줄여 AI의 슬리피지(Slippage)를 최소화 하기 위해서 위와 같이 진행된다.

3. AI Quant 성과

AM 매니지먼트는 AI 퀀트를 이용하여 비트코인과 이더리움 단일 전략 퍼포먼스에서 연평균 30%의 수익률을 기록하고 있다.

좋지 않은 시장 상황에서도 꾸준히 우상향 하는 성과를 보인다.

OKX 거래소에 퍼블릭한 전략을 서비스하고 있고, 가장 오랫동안 가장 높은 AUM과 퍼포먼스, 구독자 수를 기록하는 성과가 있다.